Machine learning ontmoet de IDE: een JetBrains-case Machine Learning Meets IDEs: A JetBrains Case

Machine learning is op dit moment in bijna elk domein een hot topic, ook in software engineering. Er verschijnen steeds meer onderzoekspapers die nieuwe benaderingen introduceren, bestaande verbeteren en tientallen verschillende taken in dit domein oplossen. Veel van die papers rapporteren een zeer hoge kwaliteit van hun modellen, dus soms vraag je je na het lezen af: “Waarom zien we zulke features niet in onze ontwikkeltools?” Nou, meestal is dat niet zo eenvoudig. In deze talk bespreek ik hoe onderzoeksideeën en academische prototypes hun weg vinden naar de softwareproducten van JetBrains. Ik laat een aantal cases zien van hoe machine learning-benaderingen worden geïntegreerd in een moderne IDE die dagelijks door miljoenen developers wordt gebruikt. Ook sta ik stil bij de uitdagingen waar we daarbij vaak tegenaan lopen en bespreek ik veelbelovende onderzoeksgebieden in dit vakgebied. Spreker: Timofey Bryksin Agenda: 00:00 - Introductie 10:46 - Waar deze talk over gaat 13:02 - Code completion 20:43 - Dataverzameling 25:00 - Onze oplossing: completion-logs 42:19 - A/B-tests 46:19 - Grazie 56:51 - KInference 1:01:37 - De cyclus van datagedreven features 1:03:43 - Full Line Code Completion 1:04:16 - Vragen en antwoorden Presentatie: https://docs.google.com/presentation/d/19H2f7qK4k3EXQiSN84j9P8aeaUXfUcCNC6pP5A0Vf8I/edit#slide=id.p #MachineLearning #SE

Machine learning is a hot topic in almost every domain right now, including software engineering. More and more research papers are being published, introducing new approaches and improving existing ones, and solving dozens of different tasks in this domain. Many of these papers report very high quality of their models, so sometimes reading them leaves you wondering, “Why don't we see features like this in our development tools?” Well, in most cases, it is not that straightforward. In this talk, I discuss the way research ideas and academic prototypes find their way into software products at JetBrains. I will show several cases of how machine learning approaches are integrated into a modern IDE used by millions of developers every day. I will also highlight the challenges we often face while doing it and discuss the promising research areas in this field. Speaker: Timofey Bryksin Agenda: 00:00 - Introduction 10:46 - What this talk is about 13:02 - Code completion 20:43 - Data collection 25:00 - Our solution: Completion logs 42:19 - A/B tests 46:19 - Grazie 56:51 - KInference 1:01:37 - Cycle of data-driven features 1:03:43 - Full Line Code Completion 1:04:16 - Questions & Answers Presentation: https://docs.google.com/presentation/d/19H2f7qK4k3EXQiSN84j9P8aeaUXfUcCNC6pP5A0Vf8I/edit#slide=id.p #MachineLearning #SE